Google I/O 報告会でスピーカーをさせてもらいました
タイトルの通り、GDG主催のI/O報告会のMLパートを担当させていただきました。
全国を中継で結ぶというイベントで、東京から発信するだけでなく、地方での発表を東京側で見るなんていう双方向な感じで、新鮮な感じでした。
すごくいい感じでパシャリしていただきました。
.@rindai87, Machine Learning @GoogleDevExpert is talking about @tensorflow at #io17extended Tokyo! #io17jp #gdgtokyo pic.twitter.com/Ig1h6oKzo0
— Yu Okawa (@yujyasva) 2017年6月10日
資料はSpeakerDeckで公開済みになります。 speakerdeck.com
このイベントへの布石としてブログにまとめていたかいがありました。
TF Lite、TPUと面白い発表があったので、これからが楽しみですね。僕もAndroidの開発をちゃんとやりたくなってきています。Nextが終わったら。。。
Interopで講演させていただきました
正確にはInteropのカンファレンスってやつだと思います。Interopの参加は初めてで、かつ幕張メッセも初でした。初めて尽くしですね。
登録前の確認事項 - カンファレンス事前登録 | Interop Tokyo 2017
『エンジニアなら知っていたい機械学習のいろは ～数学に詳しくなくても使えた分析事例～』なんていうInteropとは場違いっぽいセッション名でしたが、ありがたいことに満員御礼でした。 reg.f2ff.jp
80分のセッションで長いのかな−と思いましたが、楽しくお話しているうちにあっという間に時間となりました。有料カンファレンスで資料も参加者特典？という感じのようなので今回は資料の公開はなしということで。
TFUG#5を開催しました
第5回も無事終了しました。今回はスピーカーを公募制に移行したのでどうなるかと思いましたが、発表者の方がいい感じに意図を組んでいい感じの発表が集まって良い感じだったなと思いました（小並感）
また、今回は同じチームの若手の方が一緒に取り組んでいたCandyのデモの話をしてくれました！
Candyデモについては以下の動画で雰囲気がつかめます！
どちらの説明も味わいがあって甲乙つけがたしな感じで私は好きです。
なお、トーク中にもありましたが、オープンソース化はしていますので、ロボットを含めても約$2,500あれば実際にデモを構築していただけます。
次回告知
次回は「Cloud Community fes @ Google Cloud Next'17 Tokyo」に相乗りする形でTFUGを実施します。
いつもと導線が異なりまして、以下、meetupのページより登録を行う必要がありますのでご注意ください。会場もプリンスパークタワーとなります。
タイムスケジュールなどはいつものようにconnpassページから確認いただけます。
合同での開催ですので、TFUG以外にも複数のコミュニティによるトラックが同時進行するカンファレンス形式となります。いつもより会場のキャパが大きいようですので（事実上申し込んだら入れるはず）、いつもTFUGの抽選から漏れてしまっている方はぜひ！
Google I/O '17のTensorFlow関連講演のまとめ
初Google I/O ! に行くことができました。勝手なイメージでAndroidやWeb/Design系の話ばかりかなーと思っていたら、最近のご時世も反映されてかML関連の話題も非常に多かったです。半分くらいお仕事でスタッフぽい動きしていたので、現地ではしっかりセッションを見れたわけではないですが、Youtubeなどを見つつ簡単に整理してみました。
ML系の話題
大きくわけると3つでしょうか - TensorFlow Lite関連 - TPU関連 - TensorFlow 1.2関連
関連するYoutube動画や記事とセットでお送りします。
TensorFlow Lite関連
一番混乱した発表がこちら。キーノートで発表があるも名前くらいで何なのか不明という。。。3日目の朝1のセッションまで詳細がよくわからずという状態でした。
Android Meets TensorFlow: How to Accelerate Your App with AI
Android Meets TensorFlow: How to Accelerate Your App with AI (Google I/O ‘17)
- 自前ビルド不要でTensorFlowをインストールできるようになりますよ
- 実際にAndroidアプリでモデルを動かすためには色々な工夫が必要です
- 新しいAndroid NN APIというAPIが提供されるようになります
- TensorFlowはモバイルや組み込み系に最適化された新しいTensorFlowのランタイムです
TPU関連
TPUに関してはこれまで推論のみに対応していると言われていた第1世代に対して、学習もできる第2世代が発表され、CloudTPUとしてクラウドで提供されるよというアナウンスがありました。
TensorFlow Frontiers
TensorFlow Frontiers (Google I/O ‘17)
- Cloud TPUの紹介
- Cloud TPUの使い方のイメージ
- CloudTPU alpha ProgramおよびTensorFlow Research Cloud Programへのsign up
TPUはgcloudコマンドから使えるようになるらしい
gRPC越しに触る感じ
いつも見る概要図にDatasetsという新しい何かと、XLAの配下にTPUが！
TPUのAlphaプログラムも発表されました
TPUの実物展示
実物も展示されていました。フェイクではなくホンモノらしいです。
TensorFlow 1.2関連
TensorFlowも1.2がリリースされました（たしかGoogle I/O直前くらい？）
tensorflow/RELEASE.md at master · tensorflow/tensorflow · GitHub
Effective TensorFlow for Non-Experts
Effective TensorFlow for Non-Experts (Google I/O ‘17)
- High Level APIの話
- 1.2がリリースされ、ロードマップに従いEstimatorもtf.contribから tf.coreに
- ロードマップでは1.2でtf.kersになってるはずだがまだっぽい？
その他
Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things (Google I/O ‘17)
- Android Things上でGoogle CloudとTensorFlowを組み合わせたら色々できますよ
- Cloud IoTが発表されたのでもともとのデータ処理系のサービスと合わせてクラウド側もIoTの準備は万端、という感じ
Open Source TensorFlow Models
Open Source TensorFlow Models (Google I/O ‘17)
- Inception v3とかSyntaxNetとかの話だったはず
From Research to Production with TensorFlow Serving
From Research to Production with TensorFlow Serving (Google I/O ‘17)
- TensorFlow Servingの話。フライトの都合で聞けず
TFUG Utsunomiyaの立ち上げに参加してきました
縁あってお呼ばれしてきたので、行ってきました。
せっかくの宇都宮なのでまずは餃子ランチ
大変美味しゅうございました。その後は会場の宇都宮大学へ。
一週間前にお声がけいただいたのもあって、私の話は過去話したものを適当に再構成しました。v1.1でestimatorがcoreに入ったので、次はその辺の話をしたいような。
その後はLTが２本
TensorFlow（というか正確にはKeras）で研究している学生さんが数名いらっしゃって、着実に広がっているのだなぁと実感です。自分が学生の時はCでニューラルネットワークを実装して研究していたなぁ、と振り返ったり。時代は変わるものですねぇ。
その後場所を変えて（アルコールのない）懇親会。普段人が多すぎてわわわわーってしてるうちにイベントが終わっているので、主催者の方、参加者の方とゆっくりお話できるのは非常に良い体験でした。地域TFUGは非常に良いな−と思いました。ぜひ継続的に続いていって欲しいと思います。
TFUG#4を開催しました
いつもと同じくタイトル通りです。
4ということで、偶数回開催日程で技術にフォーカスした回でしたが、個人的に非常に面白く勉強になる会でした。
配信も行いました。 www.youtube.com
今月はまだあと2つ、先日公開されたTPU論文まわりのお話を日本で恐らく最初に聞けるハード部と、DeepMindの論文をゆるーく紹介する飲む会を実施します。
どちらも大人気で満員御礼のため、ありがたい限りです。
IoT ALGYANでTensorFlowとGCPのお話をしてきました
いつもの備忘録用行ってきましたシリーズ。
今回は、某所からお声がけいただきIoT ALGYANさんに。 algyan.connpass.com
あまり深く考えずに参加を決めたら Next Extended とだだ被ってしまいました。。。Nextは本体に参加できたから良しということで。。。Dataprepのデモは見たかったかなぁ。
発表資料など
例によってSpeakerDeck公開済みです。
IoT系のコミュニティっぽかったので、普通にTensorFlowの話をしてもたぶん盛り上がらないのだろうあなぁ、とということで、悩んだ結果、TensorFlwo+Datalab的な感じの構成にしました。 まあ、自分がDatalabに興味があってちゃんと見れていなかったので、GAになったタイミングで良い機会となりました。
最近はQiitaで関連ネタについて素振りしてから資料を作るメソッドが大変良い流れなので、しばらく続けてみたいかもしれません。関連ネタは下記の通りです。
Datalabは個人的に数年間追い続けていた理想のデータ分析環境へ後一歩感ただよっているので、注視しつつ、隙あらば何らかの形でcontributionしていきたいと思っています。GPUインスタンスとPython3系〜
